Beste AI-Agents-Plattform (2026)

1

AI Agents Directory

Ein kuratierter Marktplatz zur Entdeckung und zum Vergleich von AI-Agenten in unterschiedlichen geschäftlichen Anwendungsfällen.

5.0 (4)

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AI Agents Directory ist eine Entdeckungsplattform, die KI‑Agenten und autonome Werkzeuge aus der gesamten Branche katalogisiert und Unternehmen dabei hilft, Lösungen zu finden, die in ihre Arbeitsabläufe passen. Mit über 1.300 Einträgen ordnet sie Agenten nach Kategorie, Fähigkeit und Anwendungsfall, sodass Teams Optionen durchsuchen können, ohne durch verstreute Anbieterseiten wühlen zu müssen. Das Verzeichnis dient als Schnittstelle zwischen Agenten‑Entwicklern und potenziellen Nutzern, bietet strukturierte Einträge, Beschreibungen und Links zu jedem Tool. Es richtet sich an Entscheidungsträger, Entwickler und Betreiber, die prüfen, wo KI‑Agenten in ihren Organisationen eingesetzt werden können.

• 1.300+ AI-Agenten-Einträge
• Durchsuchen nach Kategorie und Anwendungsfall
• Such- und Filter-Tools
• Profile mit Beschreibungen und Links
• Marktplatz für Entwickler und Käufer
• Regelmäßige Hinzufügung neuer Agenten

2

Skywork

Arbeitsplatz für intelligente Agenten bei Dokumenten, Slides, Tabelle, Bildern und-multimedialen Inhalten

4.8 (4)

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Skywork ist eine KI-Workspace-Plattform, die darauf ausgelegt ist, intelligente Agenten über mehrere Inhaltsformate hinweg aus einer einzigen Schnittstelle zusammenarbeiten zu lassen. Anstatt zwischen separaten Apps für Schreiben, Präsentationen, Tabellen und visuelle Medien hin- und herzuschalten, delegieren Benutzer Aufgaben an Agenten, die jeden Ausgabetyp innerhalb derselben Umgebung produzieren und verfeinern können. Die Plattform richtet sich an Fachleute, die mehrformatige Ergebnisse zusammenstellen müssen, wie z.B. Forschungsberichte mit Präsentationsfolien, Datenanalysen mit Diagrammen oder Marketingmaterialien, die Text und visuelle Elemente kombinieren. Die Agenten übernehmen die mühsame Arbeit des Entwurfs, der Formatierung und der Iteration, während die Benutzer die Richtung vorgeben und die Ergebnisse überprüfen. Durch die Vereinheitlichung von Workflows für Dokumente, Bilder, Folien, Tabellen und Multimediainhalte zielt Skywork darauf ab, den Kontextwechsel zu reduzieren und die End-to-End-Inhaltsproduktion für Wissensarbeiter und kleine Teams zu optimieren.

• AI-Agenten für Dokumenterstellung
• Slideshow- und Präsentationsgenerierung
• Tabelle- und Datenerfassung
• Bild- und Multi-Media-Ausgabe
• Vereinheitlichte Mehrfachformat-Workflow
• Aufgabenzuweisung an autarke Agenten

3

Nanobanana 2

KI-Bildgenerator mit Fokus auf 4K-Details, lesbarem In-Image-Text und konsistenten Motiven über Szenen hinweg

4.7 (6)

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Nanobanana 2 ist ein KI- Bildgenerierungstool, das für Anwender konzipiert ist, die hochauflösende Bilder benötigen, ohne die feinen Details zu opfern. Es zielt auf eine 4K-Ausgabe ab und betont die Schärfe von Texturen, Beleuchtung und kleinen grafischen Elementen, die bei Generatoren mit geringerer Qualität oft verloren gehen. Ein Hauptfokus des Tools liegt auf lesbarem Text innerhalb von Bildern, was es nützlich macht für Poster, Anzeigen, Produkt-Mockups und Social-Media-Grafiken, bei denen die Typografie eine Rolle spielt. Es zielt auch darauf ab, die Motive - Charaktere, Produkte oder Markenelemente - visuell konsistent über mehrere Generationen hinweg zu halten, was bei Serien, Storyboards und Kampagnen hilfreich ist. Das Tool ist für Designer, Vermarkter und Content-Ersteller konzipiert, die einen schnelleren Weg von der Eingabeaufforderung zu veröffentlichungsfertigen Bildern suchen.

• 4K-Bildgenerierung
• Lesbarer Text in Bildern
• Konsistente Charakter- und Produktmotive
• Szenenkontrolle auf Prompt-Basis
• Geeignet für Anzeigen, Poster und Social-Media-Inhalte
• Iterative Verfeinerung der generierten Bilder

4

LLMStack

Offene-Quellcode-Plattform für die Erstellung von KI-Agenten und -Anwendungen mit kundenspezifischen Daten, die diversen LLM-Anbietern unterstützt.

4.7 (6)

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LLMStack ist eine Open‑Source‑Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Erstellung von KI‑Agenten, Workflows und Anwendungen zu erleichtern. Ihre Hauptfunktion besteht darin, Nutzer*innen zu ermöglichen, ihre proprietären Daten mit großen Sprachmodellen zu integrieren, um maßgeschneiderte generative KI‑Lösungen zu bauen. Die Plattform löst die Herausforderung, Unternehmens‑ oder persönliche Daten sicher und effizient mit leistungsstarken KI‑Modellen zu verbinden. Sie ist für Entwickler*innen und Teams konzipiert, die generative KI nutzen möchten, ohne von Grund auf neu zu beginnen, und bietet ein strukturiertes Umfeld zur Entwicklung und Bereitstellung KI‑gestützter Werkzeuge. Im Kern unterstützt LLMStack eine Vielzahl von führenden LLM‑Anbietern, darunter OpenAI, Cohere, Stability AI und Hugging‑Face‑Modelle, und gibt den Nutzern die Flexibilität, ihre zugrunde liegende KI‑Engine auszuwählen. Eine zentrale Fähigkeit ist "Model Chaining", das die Möglichkeit beschreibt, mehrere Modelle oder Schritte innerhalb einer KI‑Anwendung zu orchestrieren. Für die Datenintegration bietet LLMStack umfassende Unterstützung beim Importieren und Verbinden verschiedener Datenquellen. Dazu gehören gängige Formate wie Web‑URLs, Sitemaps, PDFs, Audiodateien und PPTs sowie Integrationen mit Diensten wie Google Drive und Notion. Diese breite Datenaufnahme‑Fähigkeit ist entscheidend für den Aufbau von Retrieval Augmented Generation (RAG)-Anwendungen, die kontextuell relevante Antworten basierend auf spezifischen Benutzerdaten liefern können. Über das reine Erstellen hinaus legt LLMStack auch großen Wert auf kollaborative Entwicklung und Bereitstellung. Es ermöglicht mehreren Nutzern, Anwendungen gemeinsam zu ändern und zu bauen, indem sie Viewer‑ und Collaborator‑Rollen nutzen. Fertige Anwendungen können öffentlich geteilt oder mittels eines feinkörnigen Berechtigungsmodells auf bestimmte Personen beschränkt werden. Während das Angebot hauptsächlich als Open‑Source‑Lösung für das Selbst‑Deployment bereitgestellt wird, weist die Plattform zudem ein \"Cloud Offering\" für diejenigen hin, die einen Managed Service bevorzugen.

• Open-Source-Plattform
• Funktion für Model-Chaining
• Integration mit großen LLM-Anbietern (OpenAI, Cohere, Hugging Face)
• Datenimport von Web-URLs, PDFs, Audio, Google Drive, Notion
• Gemeinsames Erstellen von Apps mit Rollen
• Granulare Zugriffsberechtigungen für Anwendungen

5

Z-Image

Mit künstlicher Intelligenz generierte Bildbearbeitung und -erstellung für Kreative, die schnelle und flexible visuelle Ergebnisse wollen.

4.5 (6)

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Z-Image ist ein KI-Bildwerkzeug, das Benutzern hilft, visuelle Inhalte aus einfachen Textanfragen oder bestehenden Bildern zu erstellen, zu transformieren und zu verfeinern. Es richtet sich an ein breites Publikum, von Social-Media-Erstellern und Marketern bis hin zu Designern, die Konzeptkunst und Produktprototypen erkunden. Die Plattform konzentriert sich auf Zugänglichkeit und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, auf der Nutzer neue Bilder erstellen, hochgeladene Bilder umstylen oder Ergebnisse iterieren können, ohne tiefere technische Kenntnisse zu benötigen. Die Ausgaben können durch Prompts und Einstellungen angepasst werden, um verschiedenen Stilen, Stimmungen und Anwendungsfällen zu entsprechen. Ob das Ziel ein poliertes Marketing-Medium, ein kreatives Experiment oder eine schnelle Bearbeitung ist, zielt Z-Image darauf ab, den Weg von der Idee zum fertigen Bild zu verkürzen.

• Text-basierte Bilderstellung
• Bild-zu-Bild-Transformation
• Stil- und Stimmungskonfiguration
• Prompt-basierte Veränderungen
• Mehrere Seitenverhältnisse
• Online-Zugriff

6

TaskingAI

Eine Cloud-Plattform für das Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von LLM-Agenten.

4.5 (6)

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TaskingAI ist eine cloud-native Plattform, die Entwicklern dabei hilft, KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben werden, zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Ziel ist es, die zugrunde liegende Komplexität zu abstrahieren, die mit der Überführung von KI-basierten Anwendungen von der Entwicklungs- in die Produktionsumgebung verbunden ist. Die Plattform bietet eine Reihe von Tools zur Orchestrierung des Agentenverhaltens, dazu gehören die Definition von Agentenrollen, die Verwaltung des konversationellen Speichers und die Möglichkeit für Agenten, externe Tools zu verwenden. Entwickler können benutzerdefinierte Funktionen oder APIs als Tools integrieren, wodurch Agenten Aktionen über die grundlegende Textgenerierung hinaus ausführen können, wie z.B. das Abfragen von Datenbanken, das Senden von E-Mails oder die Interaktion mit anderen Diensten. Zu den wichtigsten Funktionen gehören das Prompt-Management mit Features für das Vorlagen-Modellierung, Versionierung und A/B-Testing von Prompts, um die Interaktionen mit LLMs zu optimieren. TaskingAI unterstützt auch die Integration von Wissensbasen und ermöglicht dadurch die durch Retrieval erweiterte Generierung (RAG), indem Agenten auf proprietäre Datenquellen zugreifen und Informationen aus diesen synthetisieren. Dies hilft dabei, LLM-Antworten auf faktuelle, domänenspezifische Informationen zu stützen und Halluzinationen zu reduzieren. Die Plattform ist modellunabhängig konzipiert und unterstützt verschiedene kommerzielle und quelloffene LLMs, was Entwicklern die Flexibilität bietet, Modelle basierend auf ihren spezifischen Anforderungen und Kostenüberlegungen auszuwählen. Sie umfasst Funktionen zur Überwachung der Agentenleistung, Nutzung und Kosten, die für die Wartung und Skalierung von KI-Anwendungen in der Produktion von entscheidender Bedeutung sind. TaskingAI positioniert sich als verwaltetes Backend für die Agentenentwicklung, was sich von eigenständigen quelloffenen Bibliotheken unterscheidet, indem es eine integrierte Umgebung für den gesamten Agentenlebenszyklus von der Konzeption bis zur Bereitstellung und Beobachtung bietet.

• LLM-Agenten-Orchestrierung
• Vorlagen- und Versionsverwaltung von Anfragen
• Integration von Benutzerdefinierten Tools
• Verbindung zu Wissensbasen (RAG)
• Unterstützung mehrerer LLM-Modelle
• Überwachung und Analytik von Agenten-Leistung

Athina ist eine kollaborative AI-Entwicklungsplattform, die Teams dabei hilft, AI-Features zu erstellen, zu testen und zu überwachen, mit dem Ziel, ihre Bereitstellung in der Produktion zu beschleunigen. Die Plattform richtet sich an verschiedene Rollen innerhalb eines AI-Teams, einschließlich Datenwissenschaftler, Produktmanager, QA-Teams und Ingenieure, indem sie maßgeschneiderte Werkzeuge und Schnittstellen bereitstellt. Sie ermöglicht sowohl technischen Benutzern, die programmgesteuert über SDKs und APIs interagieren können, als auch nicht-technischen Benutzern, die eine No-Code-UI für Aufgaben wie das Erstellen komplexer AI-Flüsse nutzen können. Zu den Kernfunktionen gehören ein umfassendes Prompt-Management, das verschiedene Modelle einschließlich benutzerdefinierter Modelle unterstützt, sowie Funktionen zum Testen und Ausführen von Prompts. Es bietet umfangreiche Evaluierungsfunktionen für Daten, mit über 50 voreingestellten Evaluierungsmetriken sowie Optionen zur Konfiguration benutzerdefinierter Evaluierungen. Die Plattform unterstützt auch die experimentelle Regeneration von Daten, indem Benutzer Modelle, Prompts oder Retriever leicht ändern können. Athina integriert menschliche QA-Teams, um neben AI-Evaluierungen zu arbeiten, und ermöglicht die Überprüfung von Evaluierungsergebnissen und die Annotation von Daten. Benutzer können leistungsstarke AI-Ketten prototypisieren und programmgesteuert ausführen, und Datenwissenschaftler können Daten nebeneinander mit SQL-Interaktion vergleichen. Für die Produktions-AI bietet Athina robuste Observabilitätsfunktionen, einschließlich leistungsstarker Überwachung, die speziell für AI-Traces entwickelt wurde. Sie erfasst jeden Schritt von LLM-Flüssen, ermöglicht die Wiederholung und Analyse. Kontinuierliche Online-Evaluierungen können konfiguriert werden, um auf eingehenden Protokollen zu laufen, und bieten eine laufende Sichtbarkeit in die Genauigkeit. Segmentierte Analysen helfen Teams zu verstehen, wie sich die Modellleistung im Laufe der Zeit und über verschiedene Segmente hinweg ändert, mit der Möglichkeit, Evaluierungswerte nach Prompt, Modell, Thema oder Kunden-ID zu vergleichen. Zu den hervorgehobenen Stärken gehören volle Datenprivatsphäre durch feinkörnige Zugriffskontrollen und die Option für selbstgehostete Bereitstellung innerhalb einer eigenen VPC. Athina ist auch SOC-2 Typ 2 konform und unterstützt die Integration mit benutzerdefinierten Modellen und Anbietern wie Azure OpenAI und AWS Bedrock.

• Prompt-Management und Versionierung
• Umfassende Datenevaluierung (voreingestellt & benutzerdefiniert)
• LLM-native Trace-Überwachung und Wiederholung
• Kontinuierliche Online-Evaluierungen
• Menschliche Qualitätssicherung und Datenannotation
• Option für selbstgehostete Bereitstellung

8

AI Frame

Alle-in-einer-KI-Kreativstudio für die Erzeugung von Bildern, Video und Inhalten aus einer einzigen Arbeitsumgebung.

4.5 (4)

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AI Frame ist eine kreative Plattform, die mehrere generative KI‑Funktionen in einer einzigen Benutzeroberfläche vereint und es den Nutzern ermöglicht, Visuals, Videos und schriftliche Inhalte zu erstellen, ohne verschiedene Werkzeuge jonglieren zu müssen. Sie richtet sich an Designer, Marketer und Content‑Creator, die einen optimierten Arbeitsablauf von der Idee bis zum fertigen Asset wünschen. Die Plattform kombiniert modellgesteuerte Generierung mit Bearbeitungs‑ und Projektmanagement‑Funktionen, sodass Teams Konzepte iterieren, Ergebnisse verfeinern und Assets in gemeinsamen Arbeitsbereichen organisieren können. Durch die Konsolidierung gängiger kreativer Aufgaben zielt sie darauf ab, die Anzahl der Abonnements zu reduzieren und die Produktionszeiten zu verkürzen.

• Bildgenerierung und -editierung
• KIVideogenerationstools
• Text- und Inhaltsgenerierung
• Vereinigte Projektwirkung
• Asset-Bibliothek und -organisation
• Mehrfachformat-Creativer-Ausgänge